王治江

摘要：物聯(lián)網(wǎng)和人工智能作為我國十三五計劃中兩個重要的戰(zhàn)略目標，已經(jīng)影響到我們?nèi)粘Ｉ钪械脑S多方面。為了幫助讀者進一步去認識這兩種技術(shù)及其產(chǎn)生的影響，本文將從多方位進行解讀。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；人工智能；十三五計劃

中圖分類號：TN929.5 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）01-0208-02

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能都是現(xiàn)在非常熱門的課題。早在“十二五”期間我國就大力發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在步入“十三五”以后又相繼推出一系列政策普及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，由此可見物聯(lián)網(wǎng)已上升為國家戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)。而人工智能是國務(wù)院在2015年發(fā)布的《關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》里的11項重點行動之一。隨后國務(wù)院在2017年正式印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，規(guī)劃里確立了新一代人工智能發(fā)展的三步走戰(zhàn)略目標，人工智能技術(shù)至此上升到國家戰(zhàn)略層面。那么當物聯(lián)網(wǎng)遇上人工智能會帶來什么？帶著這個問題我們來尋找一下答案。

1 什么是物聯(lián)網(wǎng)

“物聯(lián)網(wǎng)”即物與物相連的互聯(lián)網(wǎng)，它的英文名稱是：“Internet of things（IoT）”。早在2000年美國的Ashton教授提出了這個概念，當時的想法是借助信息傳感設(shè)備采用定制的協(xié)議，把全球物品通過特定域名連接起來實現(xiàn)實物信息共享的互聯(lián)網(wǎng)。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷的發(fā)展和演化，關(guān)鍵技術(shù)架構(gòu)可以分為三個層級：感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。

感知層位于物聯(lián)網(wǎng)三層結(jié)構(gòu)中的最底層，核心技術(shù)包括無線射頻技術(shù)、傳感技術(shù)、無線組網(wǎng)技術(shù)、現(xiàn)場總線控制技術(shù)等，涉及的核心產(chǎn)品包括電子標簽、傳感器、無線路由器、總線網(wǎng)關(guān)等。它的主要作用是獲取和感知物品的各種信息。

網(wǎng)絡(luò)層位于物聯(lián)網(wǎng)三層結(jié)構(gòu)的中間層，該層由各類私有協(xié)議網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、通信網(wǎng)、和云計算平臺等組成，涉及的通訊技術(shù)種類繁多，例如NB-IOT、LORA、SIGFOX、WIFI、ZIGBEE、BLUETOOTH、GPRS、3/4G、PLC等?，F(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)層最重要最新的技術(shù)要求應(yīng)該是：廣域、低功耗、大接入量，也就是NB-IOT技術(shù)。其主要作用是負責傳輸感知層獲取的信息。

應(yīng)用層位于物聯(lián)網(wǎng)三層結(jié)構(gòu)中的最高層，該層包含的協(xié)議有很多，大部分常見的協(xié)議都是基于發(fā)布-訂閱（Publish-Subscribe）機制，這種機制非常適合物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)應(yīng)用。MQTT協(xié)議、STOMP協(xié)議、AMQP協(xié)議以及DDS協(xié)議都屬于這種發(fā)布-訂閱的機制。應(yīng)用層既是物聯(lián)網(wǎng)信息處理的中心，又是聯(lián)系物聯(lián)網(wǎng)和用戶需求的接口。該層主要作用是對感知層采集的數(shù)據(jù)進行計算、處理和知識挖掘，從而達到對物理世界的實時控制、精確管理和科學決策。

2 什么是人工智能

人工智能是指由人工制造的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的智能。它的英文名稱是：“Artificial Intelligence（AI）”。該定義最早是由美國麻省理工學院的約翰·麥卡錫在1956年提出的。通常人工智能是指通過普通計算機實現(xiàn)的智能，它是計算機科學的一個分支。工作原理是通過自動采集或人工輸入的方式，使計算機獲得關(guān)于某個情景的信息，并將該信息與預(yù)先存儲的信息進行比較以確定含義。同時計算機會根據(jù)收集來的信息計算各種可能的動作，并預(yù)測哪種動作的效果最好。這種行為只能解決程序允許解決的問題，不具備一般意義上的分析能力。

人工智能發(fā)展到今天，對其的定義大多可劃分為四類，即機器“像人一樣思考”、“像人一樣行動”、“理性地思考”和“理性地行動”。也因此就出現(xiàn)了弱人工智能和強人工智能兩種觀點。弱人工智能的觀點認為，真正能推理和解決問題的智能機器是不可能被制造出來的。這類機器只是看起來好像是智能的，但并不會真正的擁有智能，更不會有自主意識。而強人工智能觀點則認為，能真正地推理和解決問題的智能機器是有可能被制造出來的，這類機器被認為是有知覺和自我意識的。但由于受計算機水平的限制，目前主流科研都集中在了弱人工智能上，強人工智能的研究一直處于停滯不前的狀態(tài)。

3 物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的關(guān)系

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能之間的關(guān)系本就是非常密切，問題只是在于你如何看待。如果你將日常的計算機看作一種低級形態(tài)的人工智能，那么兩者之間已經(jīng)建立了密切的聯(lián)系，但是現(xiàn)有的這種能力與需求非常不匹配，因而區(qū)別于我們所指的“人工智能”的方向和含義。在未來，物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用達到一定的階段，人工智能就是物聯(lián)網(wǎng)頂層數(shù)據(jù)處理的中心、就像很多科幻電影的故事一樣。即一臺超級人工智能的電腦，借助普遍存在的物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)控制和影響人類。

在物聯(lián)網(wǎng)時代一個顯著的特征就是大數(shù)據(jù)時代的到來。很顯然，要想處理好這些信息，進行篩選、分析、數(shù)據(jù)挖掘等任務(wù)，單靠人力是不行的。而現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)其固有的弊端又對這些信息的處理能力有限，包括現(xiàn)有的計算方式和軟件能力也限制了信息的過濾能力。人工智能的目標就在于為人們提供能夠有所超越的信息處理能力，提高信息采集和應(yīng)用的效率。

對于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的關(guān)系，我覺得需要從物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的的未來發(fā)展可能性去理解。這樣一來，兩者之間的關(guān)系就非常密切了。但是這種聯(lián)系，需要放在很遠的未來去看。在現(xiàn)階段，兩者都像是隔著一層紙的不同領(lǐng)域的研究。

4 “物聯(lián)網(wǎng)+人工智能”

物聯(lián)網(wǎng)可以負責從普通設(shè)備到智能設(shè)備的連接，人工智能則可以使用來自各種設(shè)備的數(shù)據(jù)，持續(xù)的學習并獲得預(yù)測能力。如果我們將人工智能引進物聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)下數(shù)百億個傳感器設(shè)備將能改變它們應(yīng)用的范圍。拿智能手機舉例來說，我們可以根據(jù)自身的喜好用手機下載或者卸載app，而如果智能手機能夠通過統(tǒng)計我們的app喜好進行學習，就可以讓這種個性化過程變得智能化。其實不只是人機之間的學習，每個相近的智能手機之間都可以相互學習。如果它們能夠分享其智能程序的邏輯塊以增加基因庫的多樣性，來幫助系統(tǒng)加速學習或是進化，使這些設(shè)備知道如何更好地適應(yīng)新的環(huán)境，這就更突顯了人工智能的學習作用。

剛才說的例子只是一種物聯(lián)網(wǎng)與人工智能結(jié)合的設(shè)想，下面說的事情就是已經(jīng)發(fā)生在我們身邊的案例了。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備運行人工智能，為視音頻分析技術(shù)提供了廣泛的機會，可用于聯(lián)網(wǎng)攝像頭和智慧城市。

首先，在感應(yīng)層如果用上人工智能的技術(shù)，就可以將傳感器的功能增強，從而在數(shù)據(jù)的來源上提高了其可用性。舉個簡單的例子：如果在每個紅綠燈路口加裝監(jiān)控系統(tǒng)，在沒有用到人工智能的技術(shù)的情況下，也許能夠統(tǒng)計到經(jīng)輛過車數(shù)量這樣的信息。但是一旦用上人工智能技術(shù)中的圖像識別技術(shù)，就不僅能知道這個路口的車輛經(jīng)過數(shù)量，還可以識別出經(jīng)過車輛的車牌號、車身顏色、車輛種類等信息。這樣感應(yīng)層采集到的有價值的信息越多，就對其進一步的分析處理越有幫助。

其次，分析層將搜集到的大量信息，在一個統(tǒng)一的計算機中心進行人工智能的另一種應(yīng)用即數(shù)據(jù)挖掘?；乜磩偛拍莻€路口監(jiān)控系統(tǒng)的例子，在這一層我們可以做的事情就是根據(jù)車輛的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，分析出這些路口在怎樣的時段容易造成交通擁堵等信息，以便在應(yīng)用層進行改善。甚至可以根據(jù)識別出來的車牌號信息，對每個車輛的交通使用習慣進行分析，這樣也能從宏觀上預(yù)測出將來可能發(fā)生的交通阻塞。

最后，人工智能在應(yīng)用層可以提供科學決策。例如整條路上如果幾乎沒有車輛的時候，利用感應(yīng)層獲得的實時數(shù)據(jù)和分析層積累的歷史數(shù)據(jù)，我們可以實時調(diào)節(jié)一些路口的紅綠燈，即可以將這條路上的人行指示燈全部設(shè)置為綠色。

5 物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的差異

首先，人工智能的發(fā)展空間比物聯(lián)網(wǎng)要大很多。人工智能是一種包含了圖像識別、語音交互、深度學習、自然語言處理等領(lǐng)域的技術(shù)或能力，是一個比物聯(lián)網(wǎng)更適用于消費端和企業(yè)端的概念。即人工智能未來將引發(fā)一場涉及到個人至企業(yè)，甚至生活、商業(yè)、社會等各個層面的革命。而當前的物聯(lián)網(wǎng)則更多泛指附屬于商業(yè)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的B端生意。我們可以預(yù)測當物聯(lián)網(wǎng)成熟了以后，人工智能會有更大的用武之地。所以物聯(lián)網(wǎng)可以看作是人工智能的子集，人工智能的機會也就大得多。

其次，人工智能比物聯(lián)網(wǎng)更快更容易落地。當前許多科技公司仍在繼續(xù)開發(fā)和發(fā)布各種家用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和應(yīng)用，有些設(shè)備和應(yīng)用甚至可以被捆綁在一起。它們能夠控制用戶家中的照明燈、窗簾、門鎖及各種形形色色的家電設(shè)備。但是由于技術(shù)標準的多樣性，使得該領(lǐng)域的秩序和一致性一直不高。這對于普通消費者來說，會對整個物聯(lián)網(wǎng)市場有一種支離破碎的感覺。而如今基于云計算和大數(shù)據(jù)的人工智能，不僅比物聯(lián)網(wǎng)的落地速度更快，而且還在全世界遍地開花，已然成為了互聯(lián)網(wǎng)未來最重要的戰(zhàn)爭領(lǐng)域。

最后，人工智能比物聯(lián)網(wǎng)更“智慧”。人工智能可以實現(xiàn)“所見即所得、所說即所得、所想即所得”，是一類更“智慧”的物種。而物聯(lián)網(wǎng)只是一個物與物連接和信息采集及處理的過程，并沒有實現(xiàn)智能化。所以物聯(lián)網(wǎng)可以滲透到各個領(lǐng)域去完成資料收集的任務(wù)，而人工智能則去處理和分析這些數(shù)據(jù)，以生成所需要的信息并繼續(xù)積累知識。

6 結(jié)語

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能作為我國十三五計劃中兩個重要的戰(zhàn)略目標，已經(jīng)影響到我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷妗ｋS著我國物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，物體全智能化時期將來到。物聯(lián)網(wǎng)的智能化除了人工智能還包括智慧工業(yè)，智慧農(nóng)業(yè)，智慧城市，智慧醫(yī)療等，這些都是和大數(shù)據(jù)、云計算結(jié)合在一起的。當數(shù)字世界與物理世界完全結(jié)合在一起后，將推動人類不斷的邁向人工智能時代。要想推進物聯(lián)網(wǎng)智能化的進程，就需要在網(wǎng)絡(luò)思維、網(wǎng)絡(luò)感知、網(wǎng)絡(luò)學習三方面進行不斷探索和學習。

參考文獻

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